JetStream

在 TPU 上榨干每一分性能,让 LLM 推理更快更省内存

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 70 🐛 待处理 26 👀 关注 22
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 473
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。

项目预览

JetStream 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队AI-Hypercomputer
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型gemma,gpt,gpu,inference,jax,large-language-models,llama,llama2,llm,llm-inference,llmops,mlops,model-serving,pytorch,tpu,transformer
GitHub 星标★ 473
上线时间2024-03-01 00:00:00
代码更新2026-01-05
仓库体积6.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

JetStream 是一个面向 XLA 设备(当前以 TPU 为主,未来计划支持 GPU)的 LLM 推理引擎,专注于提升吞吐量和优化内存使用。它解决了在 TPU 上高效运行大语言模型推理时面临的性能瓶颈问题,通过底层优化实现更快的推理速度和更低的资源占用。核心能力包括针对 XLA 编译器的深度优化、内存管理策略以及高效的批处理机制,使得在 TPU 硬件上部署和运行 LLM 服务更加经济高效。项目目前处于早期阶段,代码库活跃,但文档和生态尚在建设中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 473

技术标签

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:高级 约 50 分钟 部署方式:本地构建 4 步

环境要求

  • Python
  • 加速卡(真实推理)

安装与启动步骤

  1. 1装依赖

    它的构建入口统一在 make 里。

    make install-deps
  2. 2跑 mock 服务

    没有加速卡时先用 mock 验证链路。

    python -m jetstream.core.implementations.mock.server
  3. 3发请求测吞吐

    配一个压测工具跑一轮。

    python -m jetstream.tools.load_tester
  4. 4跑单测

    确认环境完整。

    python -m unittest -v jetstream.tests.core.test_server

如何确认成功

mock 服务下能跑通请求与压测,输出吞吐数据;换成真实硬件后同一脚本仍能正常执行

注意事项

  • 它面向特定加速硬件做推理优化,先用 mock 模式能省掉硬件门槛。
  • 压测工具是内置的,不用自己写脚本。
  • 真实吞吐数据只在对应硬件上有意义,别拿 mock 结果对外。
  • 论文与仓库版本可能不同步,以仓库为准。

核心亮点

  • 针对 TPU 的 XLA 深度优化,推理吞吐量显著提升
  • 内存使用优化,支持更大模型或更长上下文
  • 与 JAX 生态集成良好,便于现有 XLA 工作流迁移

不足之处

  • 目前仅支持 TPU,GPU 支持尚在规划中
  • 项目处于早期,文档和社区生态待观察

适用场景

  • 在 Google Cloud TPU 上部署大模型推理服务
  • 需要高吞吐量、低延迟的 LLM 在线推理场景
  • 研究或生产环境中对 TPU 资源利用率有极致要求的场景

替代项目

vLLM、TensorRT-LLM、TGI (Hugging Face Text Generation Inference)

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